音声認識・対話技術の基礎と最新技術および応用事例

〜 音声認識のための信号処理、Deep Neural Networkとの融合、音声対話システムの構築法と 応用事例 〜 

・さらなる認識率の向上と頑健性が求められる音声認識・対話技術を応用するための講座

・応用が拡がっている音声認識・対話技術の最新技術を先取りし、システム開発へ活かそう!

講師の言葉

音声対話は、近年スマートフォンなどにも搭載され、一般の方も利用できる技術となってきました。今後、本当に役に立つ技術となるためには、さらなる音声認識率の向上と共に、様々な環境や人への頑健性が必要になってきます。近年の深層学習に基づいた手法の導入により、音声認識にブレークスルーがもたらされました。これらの技術を紹介するとともに、その応用システムとしての対話その他の現状と今後、課題克服への展望について述べていきます。

セミナー詳細

開催日時
  • 2017年03月21日(火) 10:30 ~ 17:30
開催場所 日本テクノセンター研修室
カテゴリー ソフト・データ・画像・デザイン
受講対象者 ・音声認識・対話技術の研究者開発者、産業応用を目指す方 ・音声認識・対話技術により社会がどう変化するか、どんなニーズ・課題や市場が生まれるかなどを調査する立場の方
予備知識 ・ごく一般的な情報工学に関する知識があることを前提とする
修得知識 ・音声認識・対話の基礎技術と最近の動向 ・音声認識・対話の応用研究事例 ・音声認識・対話技術の現状の課題と展望・可能性
プログラム

1.音声生成のメカニズム                              

 (1).日本語の音声

 (2).発声器官と音声

   a.声帯と調音器官

   b.モデルで見る発声

 (3). 工学からみた発声器官

   ・ソース・フィルタモデル

 (4).発声器官形状推定としての音声認識

2.音声認識のための信号処理

 (1).音声の取り込み

 (2).短時間分析

 (3).発声器官形状の取り出し

   ・スペクトル包絡の推定

 (4). MFCC(Mel-Frequency Cepstral Coefficients)の導出

 (5).デルタ係数の利用

3.隠れマルコフモデル(Hidden Markov Model: HMM)による音声認識

 (1).ベクトル量子化

 (2).離散分布型HMM

   a.HMMとは

   b.HMMによる音声認識

 (3).連続分布型HMM

   a.離散分布から連続分布へ

   b.認識アルゴリズムと学習アルゴリズム

 (4).音声認識の最新動向‐Deep Neural Network(DNN)との融合

   a.HMMの識別的学習法

   b.音声認識におけるDeep Neural Network

   c. DNN-HMMとGMM-HMMの比較

4.音声対話システムの構築法

 (1).オートマトンによる対話制御

 (2).事例ベース対話システム

 (3).意味理解を伴う対話制御

 (4).最新動向 

   ・RNNの導入

5.音声認識の応用事例 

  ・過去から将来まで

 (1).自動車内インタフェース

 (2).テレビ字幕制作システム

 (3).音声アシスタント

 (4).議会議事録作成システム

 (5).CALLシステム

 (6).音声検索‐音声ドキュメント処理

 (7).音声対話システム

  ・一問一答から知的処理まで

6.音声認識の今後

 (1).音声認識の課題と今後

 (2).音声認識応用システムの課題と今後

7.まとめと質疑応答

キーワード 音声認識 HMM DNN-HMM 音音声対話 RNN 音声認識応用システム
タグ 信号処理通信スマートフォンモバイルコンピューティング音声処理ロボット
受講料 一般 (1名):49,500円(税込)
同時複数申込の場合(1名):44,000円(税込)
会場
日本テクノセンター研修室
〒 163-0722 東京都新宿区西新宿2-7-1 新宿第一生命ビルディング(22階)
- JR「新宿駅」西口から徒歩10分
- 東京メトロ丸ノ内線「西新宿駅」から徒歩8分
- 都営大江戸線「都庁前駅」から徒歩5分
電話番号 : 03-5322-5888
FAX : 03-5322-5666
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